сбер

Backend Developer в GigaChat Alignment (Python, FastAPI)

Мы — GigaChat Alignment. Мы строим платформу, которая даёт ML-инженерам и исследователям полный контроль над жизненным циклом модели. Наш сервис ведёт реестр моделей и их метаданных, оркестрирует запуск тренировочных джобов и прослеживает…

сбер · На сервисе с: 16.06.26 04:10

500k–800k ₽РоссияВесь мирУдалёнка

Мы — GigaChat Alignment. Мы строим платформу, которая даёт ML-инженерам и исследователям полный контроль над жизненным циклом модели. Наш сервис ведёт реестр моделей и их метаданных, оркестрирует запуск тренировочных джобов и прослеживает полный путь эксперимента от подготовки и токенизации датасетов через pretrain до финальных метрик качества. Мы устраняем разрывы между этапами обучения и делаем каждый эксперимент воспроизводимым.

Обязанности

  • Управление и мониторинг существующих ML-пайплайнов, обеспечение их стабильной работы.
  • Разработка и поддержка сервиса ролевых доступов для пользователей и сервисов.
  • Автоматизация процессов сбора метрик и мониторинга моделей.
  • Настройка и сопровождение CI/CD процессов для ML-проектов.
  • Работа с PostgreSQL для хранения данных, метрик моделей и информации о доступах.
  • Поддержка и развитие внутренних MLOps-инструментов (аналог ClearML/MLflow).
  • Настройка и поддержка оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).

Требования

  • Отличные навыки Python, глубокое понимание FastAPI и архитектуры сервисов.
  • Опыт работы с PostgreSQL и другими СУБД.
  • Знание CI/CD процессов и инструментов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins и т.д.).
  • Навыки автоматизации процессов, мониторинга и логирования.
  • Опыт работы с MLOps-фреймворками (ClearML, MLflow или аналогами) будет плюсом.
  • Понимание и опыт настройки оркестрации задач (Airflow) будет плюсом.
  • Опыт фронтенд-разработки или интеграции визуализаций метрик и управления доступами будет плюсом.

Условия

  • Удалённая работа.
  • Возможность оформления в аккредитованную IT-компанию.
  • Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
  • Регулярный пересмотр зарплат.
  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
  • Более 400 программ СберУниверситета для роста.
  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
  • Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
  • Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
  • Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
  • СберПрайм+ и скидки у партнёров.
  • Бонус за рекомендации в команду.

Похожие вакансии Python

Соц.сети
Н

Senior Backend Developer

Неизвестный работодательНа сервисе с: 24.09.26 21:03
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

Senior Backend Developer

Местоположение: Алматы
Формат работы: Офис
Опубликована: ••••••••

Требования:
• 5+ лет коммерческой backend-разработки
• Сильный опыт Go, построения high-load, конкурентных и асинхронных сервисов
• Опыт с Python (FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, asyncio)
• Опыт с реляционными БД и MySQL: схемы, индексы, сложный SQL и оптимизация запросов

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа сервисе с: 24.09.26 19:52
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

  • Льготные ипотечные условия кредитования;

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

  • Корпоративная пенсионная программа;

  • Детский отдых и подарки за счет Компании;

  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.